AI 활용 사이버 공격 급증…피해액 평균 88억원
핵심 요약
AI 활용 사이버 침해사고가 전년 대비 56% 증가했으며, 평균 피해액은 88억원에 달한다. 공격은 딥페이크와 AI 악성코드 형태로 주로 핵심 인프라를 겨냥했고, 금융·에너지 업종 피해가 컸다. 기업 85%가 보안 투자 확대를 계획했지만, AI 보안 기술 도입은 아직 미흡한 수준이다.

악의적인 사이버 침해사고 4건 중 1건에 인공지능(AI)이 활용된 것으로 나타났다. IBM이 29일(현지시간) 발표한 '2026 데이터 유출 비용 보고서'에 따르면 AI 기반 침해사고의 평균 피해 비용은 600만달러(약 88억원)로, 전체 침해사고 평균인 499만달러보다 약 100만달러 많았다. 이번 보고서는 2025년 3월부터 2026년 2월까지 전 세계 602개 조직이 경험한 침해사고를 분석한 결과다.
AI를 활용한 침해사고는 전년도 조사보다 56% 증가했다. AI 기반 공격은 주로 딥페이크를 활용한 사칭과 AI 기반 악성코드 형태로 이뤄졌으며, 랜섬웨어 사고 비중은 전년도 34%에서 39%로 5%포인트 증가했다. 공격자들은 AI를 활용해 공격을 자동화하고 규모를 확대한 것으로 분석됐다. IBM은 공격에 필요한 비용은 수천달러 수준으로 낮아진 반면, 침해사고 탐지와 복구 비용은 수백만달러 규모에 달한다고 밝혔다.
AI 기반 공격의 62%는 핵심 인프라 분야를 겨냥했으며, 금융 서비스와 에너지 산업에서 공격이 가장 많이 발생했다. 평균 침해사고 비용은 금융 서비스가 630만달러(약 91억원), 에너지 산업이 520만달러(약 72억원)로 집계됐다. 응답 기업의 20% 이상은 AI 모델이나 AI 애플리케이션을 대상으로 한 침해사고를 경험했으며, 주요 원인은 API·애플리케이션·플러그인의 보안 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류로 각각 27%를 차지했다.
차세대 AI 기반 사이버 공격 역량을 인지한 기업의 85%는 보안 투자 확대 계획이 있다고 답했다. 위협 탐지와 대응에 AI 에이전트를 활용하는 기업은 절반을 넘었지만, 취약점 관리에 적용한 기업은 18%에 그쳤다. 응답 기업의 75%는 차세대 AI 위협에 대응하기 위해 보안 운영 전반의 AI 에이전트 활용 전략을 재검토 중이다. IBM은 보안 운영에 AI와 자동화를 적극 활용한 기업이 침해사고 비용을 평균 약 200만달러(약 29억원) 절감했다고 강조했으나, 조사 대상 기업 4곳 중 1곳은 해당 기술을 도입하지 않은 것으로 나타났다.